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你在哪 受到启发。 使用用户设备的Wifi信号强度进行被动室内定位。 一组从属设备（如Raspberry Pis）分布在该位置，并将检测到的设备的信号强度发送到主服务器。 主机根据预先训练的模型预测当前设备的位置。 建立 安装Cython apt-get install cython 安装Python依赖项pip install -r requirements.txt 奴隶 安装aircrack-ng apt-get install aircrack-ng 将您的Wifi界面设置为监控模式，例如airmon-ng start wlp3s0 主 最初创建数据库python -c "from

第4章行人步频探测和步长估计 高斯噪声，A、B和C为该模型的回归参数，通过有GPS信号情况下的训练过 程求解确定。 其它的线性模型方程与(4．2)类似，其差异仅在加速度统计特征变量的具体选 择上Ⅸappi et al，2001；Lepp蕴koski et al，2002；Shin et al，2005)。 非线性步长模型：因为没有充分理论证明步长与这些统计特征值之间的线性 关系，一些研究者采用了各种非线性模型，如1个参数非线性模型(Fang et al， 2005；Weinberg，2002)： 瓯=K·√k—A嘶。 (4．3) 其中4嗽和以。。分别表示一步内加速度的最大值和最小值，K是模型系数。该模 型因为只有1个参数，统计特征值也不需要通过复杂处理获得，因此很容易在实 时估计算法中实现。 另外一个模型将人行走模式近似为一个倒立的单摆，通过三角关系计算步长 为： 最=￡·√2·[I-COS(ak)] (4．4) 其中ak通过对第k步内小腿旋转角速度积分获得，L是该用户的腿长。其它类似 的非线性公式都通过经验获得，可以参考Kim et al，2004；孙作雷等，2008。 人工智能步长模型：人工智能模型的最大优点是不用关心步长和加速度统计 特征变量之间的具体映射关系。除此之外，这些模型在应用到不同运动模式和地 面情况的场景中更加灵活和适应性强，不像以上介绍的三种模型对地形、运动模 式等的适应性不足。Cho and Park，2006使用一个人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)估计步长，其输入包括：步频、每步加速度方差和地形的斜率。 在Beauregard and Haas，2006中，4个参数应用到ANN模型中，每步最大值、 最小值、方差和该步加速度的积分。 Grejner-Brzezinska教授的研究团队在人工智能的步长模型方面做了大量的 研究(G-rejner-Brzezinska et al，2006，2007和2008)。她们开发了一个6个输入 的ANN模型来估计步长，包括步频、该步加速度绝对值、加速度绝对值的方差、 该步高度变化、路面坡度和行人的身高，该模型能使步长的估计误差减小到1 cm 以内。此外，为了解决单个步长模型在运动模式和自然环境变化的情况下可能失 效的问题，她们引入了复杂逻辑理论用于识别行人的运动模式，动态选择不同场 景下最适合的步长估计模型(Moafipoor et al，2008；Moafipoor，2009)。 一旦探测到每个跨步的发生，确定该步的持续时间甄(即步频的倒数 瓯=1／sr。)和估计其步长&，就可以通过以下公式获得当前步行人的速度和距 离： 42

信道状态信息（CSI,channel state information）可以提供更详细具体的子载波信息，在室内定位技术领域引起研究人员的关注和重视。针对传统室内定位方法在复杂室内环境下准确性及稳定性方面的不足，提出了一种可以用于复杂室内环境的定位方法，命名为 ComLoc。主要解决了复杂环境中无线信号多径效应和噪声干扰对定位精度的影响，并讨论了CSI信号存在的误差，分析CSI相位信息对室内环境的敏感性，提出可信载波链路的思想，通过相位差选取可靠、稳定的链路信号来减少对位置的误判，同时对CSI的相位误差进行校准，提取信号变化的特征。实验结果分析表明，ComLoc在室内复杂环境下的定位结果具有高效性和有效性。

此demo算法参考论文Sensor fusion for robust outdoor Augmented Reality tracking on mobile devices，有多个传感器融合的例子，可将此算法结合到自己的android定位程序中。详细信息参考资源中的说明文件

提出了一种基于可见光发光二极管（LED）与摄像头成像通信的室内精确定位方法，旨在实现高精度、低成本、应用范围广泛、不易受干扰的室内定位。该方法利用摄像头接收加载在LED光上的身份识别信息（ID）获得LED的绝对位置信息，进一步从摄像头拍摄的图像中获取摄像头与LED的相对位置信息，结合接收端上的姿态传感器（电子罗盘）数据，便可计算得到摄像头的精确位置，实现定位功能。采用该方法进行了高精度室内定位实验测试，测试结果表明，该方法的定位精度可以达到厘米量级，且可以仅通过软件就将接收端布设在目前大多数智能终端上。

室内定位白皮书（2020年）-中国移动

本文首先介绍了空间谱估计理论；其次，研究了DOA估计算法及MATLAB仿真，包括MUSIC算法及仿真，ESPRIT算法及仿真；然后，在以上基础上针对均匀圆形阵列天线进行二维DOA估计算法及仿真，包括了波束空间转换，UCA-RB-MUSIC算发，UCA-ROOT-MUSIC算法，UCA-ESPRIT算法，并对这些算法进行了仿真及对比分析；最后，提出了室内蓝牙高精度定位系统方案，该方案采用蓝牙低功耗4.0通信协议，均匀圆形阵列天线，使用波达方向（DOA）估计的信号处理方法，以确定目标对象的相对方向，使用功率追踪算法解决多径传播情况下的DOA估计，使用约束信息、中央基准天线阵元进一步提高定位精度。

针对传统的ＲＳＳＩ测距方法精度不高的问题，提出了基于高斯分布的信号过滤技术，得到了具有较高精度的测距模型。以该测距模型为基础，实现了基于ＲＳＳＩ测距的多点定位算法，并通过融合步态检测、卡尔曼滤波等技术，提出了改进的多点定位算法，将平均定位误差由原来的３米减小到１．５米左右。